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本篇內容介紹了“字符串在Python內部是怎么省內存的”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
起步
Python3 起,str 就采用了 Unicode 編碼(注意這里并不是 utf8 編碼,盡管 .py 文件默認編碼是 utf8 )。 每個標準 Unicode 字符占用 4 個字節。這對于內存來說,無疑是一種浪費。
Unicode 是表示了一種字符集,而為了傳輸方便,衍生出里如 utf8 , utf16 等編碼方案來節省存儲空間。Python內部存儲字符串也采用了類似的形式。
三種內部表示Unicode字符串
為了減少內存的消耗,Python使用了三種不同單位長度來表示字符串:
每個字符 1 個字節(Latin-1)每個字符 2 個字節(UCS-2)每個字符 4 個字節(UCS-4)
源碼中定義字符串結構體:
# Include/unicodeobject.htypedef uint32_t Py_UCS4;typedef uint16_t Py_UCS2;typedef uint8_t Py_UCS1;# Include/cpython/unicodeobject.htypedef struct { PyCompactUnicodeObject _base; union { void *any; Py_UCS1 *latin1; Py_UCS2 *ucs2; Py_UCS4 *ucs4; } data; /* Canonical, smallest-form Unicode buffer */} PyUnicodeObject;
如果字符串中所有字符都在 ascii 碼范圍內,那么就可以用占用 1 個字節的 Latin-1 編碼進行存儲。而如果字符串中存在了需要占用兩個字節(比如中文字符),那么整個字符串就將采用占用 2 個字節 UCS-2 編碼進行存儲。
這點可以通過 sys.getsizeof 函數外部窺探來驗證這個結論:
如圖,存儲 'zh' 所需的存儲空間比 'z' 多 1 個字節, h 在這里占了 1 個字節;
存儲 'z中' 所需的存儲空間比 '中' 多了 2 個字節,z 在這里占了 2 個字節。
大多數的自然語言采用 2 字節的編碼就夠了。但如果有一個 1G 的 ascii 文本加載到內存后,在文本中插入了一個 emoji 表情,那么字符串所需的空間將擴大到 4 倍,是不是很驚喜。
為什么內部不采用 utf8 進行編碼
最受歡迎的 Unicode 編碼方案,Python內部卻不使用它,為什么?
這里就得說下 utf8 編碼帶來的缺點。這種編碼方案每個字符的占用字節長度是變化的,這就導致了無法按所以隨機訪問單個字符,例如 string[n] (使用utf8編碼)則需要先統計前n個字符占用的字節長度。所以由 O(1) 變成了 O(n) ,這更無法讓人接受。
因此Python內部采用了定長的方式存儲字符串。
字符串駐留機制
另一個節省內存的方式就是將一些短小的字符串做成池,當程序要創建字符串對象前檢查池中是否有滿足的字符串。在內部中,僅包含下劃線(_)、字母 和 數字 的長度不高過 20 的字符串才能駐留。駐留是在代碼編譯期間進行的,代碼中的如下會進行駐留檢查:
空字符串 '' 及所有;變量名;參數名;字符串常量(代碼中定義的所有字符串);字典鍵;屬性名稱;
駐留機制節省大量的重復字符串內存。在內部,字符串駐留池由一個全局的 dict 維護,該字段將字符串用作鍵:
void PyUnicode_InternInPlace(PyObject **p){ PyObject *s = *p; PyObject *t; if (s == NULL || !PyUnicode_Check(s)) return; // 對PyUnicodeObjec進行類型和狀態檢查 if (!PyUnicode_CheckExact(s)) return; if (PyUnicode_CHECK_INTERNED(s)) return; // 創建intern機制的dict if (interned == NULL) { interned = PyDict_New(); if (interned == NULL) { PyErr_Clear(); /* Don't leave an exception */ return; } } // 對象是否存在于inter中 t = PyDict_SetDefault(interned, s, s); // 存在, 調整引用計數 if (t != s) { Py_INCREF(t); Py_SETREF(*p, t); return; } /* The two references in interned are not counted by refcnt. The deallocator will take care of this */ Py_REFCNT(s) -= 2; _PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_INTERNED_MORTAL;}
變量 interned 就是全局存放字符串池的字典的變量名 interned = PyDict_New(),為了讓 intern 機制中的字符串不被回收,設置字典時 PyDict_SetDefault(interned, s, s); 將字符串作為鍵同時也作為值進行設置,這樣對于字符串對象的引用計數就會進行兩次 +1 操作,這樣存于字典中的對象在程序結束前永遠不會為 0,這也是 y_REFCNT(s) -= 2; 將計數減 2 的原因。
從函數參數中可以看到其實字符串對象還是被創建了,內部其實始終會為字符串創建對象,但經過 inter 機制檢查后,臨時創建的字符串會因引用計數為 0 而被銷毀,臨時變量在內存中曇花一現然后迅速消失。
字符串緩沖池
除了字符串駐留池,Python 還會保存所有 ascii 碼內的單個字符:
static PyObject *unicode_latin1[256] = {NULL};
如果字符串其實是一個字符,那么優先從緩沖池中獲取:
[unicodeobjec.c]PyObject * PyUnicode_DecodeUTF8Stateful(const char *s, Py_ssize_t size, const char *errors, Py_ssize_t *consumed){ ... /* ASCII is equivalent to the first 128 ordinals in Unicode. */ if (size == 1 && (unsigned char)s[0] < 128) { return get_latin1_char((unsigned char)s[0]); } ...}
然后再經過 intern 機制后被保存到 intern 池中,這樣駐留池中和緩沖池中,兩者都是指向同一個字符串對象了。
嚴格來說,這個單字符緩沖池并不是省內存的方案,因為從中取出的對象幾乎都會保存到緩沖池中,這個方案是為了減少字符串對象的創建。
總結
本文介紹了兩種是節省內存的方案。一個字符串的每個字符在占用空間大小是相同的,取決于字符串中的最大字符。
短字符串會放到一個全局的字典中,該字典中的字符串成了單例模式,從而節省內存。
“字符串在Python內部是怎么省內存的”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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